LEE- Coğrafi Bilgi Teknolojileri-Doktora

Bu koleksiyon için kalıcı URI

http://hdl.handle.net/11527/19243

Gözat

Konu "Derin öğrenme" ile LEE- Coğrafi Bilgi Teknolojileri-Doktora'a göz atma
  • Öge
    Peyzaj mimarlığında yapay zeka uygulamaları: Yapay zeka üretimi peyzaj tasarımlarının ekolojik performansının Sites kriterleri üzerinden değerlendirilmesi
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-07-25) Senem, Mehmet Onur ; Tunçay Eşbah, Hayriye ; 706182007 ; Coğrafi Bilgi Teknolojileri
    Bu çalışmada Türkiye'de 2000-2023 yılları arası açılan Kentsel Tasarım Projesi Yarışmalarında kazanan projeler üretken yapay zeka araçlarının derin öğrenme sürecinde veri seti olarak olarak kullanılmıştır. Bu veri seti ile eğitilen üretken yapay zeka araçlarından alınan çıktılar Dünya'nın genelinde kabul gören derecelendirme sistemlerinden Sustainable SITEs'ın mekansal ve zamansal ölçeklere bağımlı kriterlerine göre ölçülmeyi hedeflemektedir. Tez araştırması; "İnsanlar tarafından tasarlanan vaziyet planları ile YZ tarafından tasarlanan vaziyet planlarını ekolojik kriterlere göre sistematik olarak nasıl karşılaştırabiliriz?" sorusuna cevap vermeyi ve yapay zekanın ekolojik verimliliğinin anlaşılmasını amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında tanımlanan veri seti depolama, yazılım ve donanım araçları gibi tüm araştırma bileşenleri bulut ortamında yönetilmiştir. Açık kaynaklardan elde edilen kazanan projelerin vaziyet planları 35 tanesinden veri seti oluşturulmuş ve Google Drive adlı bulut ortamında depolanmıştır. Araştırmanın donanım ihtiyacını Google Colaboratory (Colab) T4 GPU (Graphical Processing Unit) karşılamaktadır. Colab içerisinde python 3 dilinde yazılan çalışmanın veri seti sayısı ile verimli çalışma yeteneğine sahip üretken yapay sinir ağlarından FastGAN ile derin öğrenme süreci gerçekleştirilmiştir. Arazi kullanım örüntüsü, oran ve ilişkilerini anlaması için eğitilen FastGAN modeli bulut ortamında saklanmış ve istenilen zamanda ve sayıda çıktı vermektedir. Üretken yapay sinir ağından alınan çıktılar Diffusion Modellerden, Stable Diffusion v1.6 kullanılarak öğrenilen örüntü, oran ve ilişkiler yüksek çözünürlüklü kolay okunan peyzaj planları haline getirilmiştir. Dünya'da önde gelen proje derecelendirme sistemlerinden olan Sustainable SITEs'ın tasarım, tasarım ve tasarım geliştirme aşamaları ile ilgili kriterleri arazi kullanım bilgileri üzerinden ölçülmektedir. Bu sayede veri seti olan projeler ve aynı sayıda projeye sahip üretken yapay zeka çıktıları Sustainable SITEs'ın ekolojik kriterleri üzerinden ölçülmüştür. Bu yöntem ile insan yapımı planlar ve yapay zeka üretimi planlar ekolojik kriterler üzerinden karşılaştırılmıştır. Çalışmanın bulguları insan üretimi planların, yapay zeka üretimi planlardan ekolojik olarak daha toplam puan olarak yüksek puan aldığıdır. Bazı kriter puanlarının eşit çıkması ilgi çekicidir. Yapay zeka üretimi planlarının insan üretimlerini geçtiği kriterler de bulunmaktadır. Yapay sinir ağının derin öğrenme aşamasında veya Diffusion Model aşamasında yeni veri setleri ve yazılım geliştirmeler ile yapay zeka üretiminin insan karşısında ekolojik olarak yüksek performanslı plan üretimi yapabileceği çalışma kapsamında anlaşılmıştır. Bu çalışma kapsamında peyzaj tasarımında yapay zeka'nın ekolojik katkısının anlaşılması ve potansiyellerinin keşfedilmesi gelecekte peyzaj mimarlığı alanında yapılacak çalışmalarda kritik rol oynaması beklenmektedir.